## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   2 Hal:  41-47 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar Metode Forward Chaining untuk Mengukur Keparahan Penyakit Gigi dan Mulut
Ilham Roni Yansyah 1  , Sumijan 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
ronyexcol@gmail.com

## Abstract
Teeth  and  mouth  are  parts  of  the  body  that  cannot  be  separated,  where  the  teeth  are  in  the  oral  cavity  so  that  if  there  is interference with the teeth it will affect the mouth. Knowledge to recognize dental and oral diseases from an early age is very much needed to be able to  maintain healthy teeth and mouth. Lack of knowledge about these oral  and dental diseases  will result in severe damage to teeth and mouth. This study aims to measure the severity of oral disease and provide a diagnosis of oral  and  dental  disease  so  that  later  it  can  be  used  as  a  reference  for  consultation  with  a  doctor.  The  method  used  in  this research is Forward Chaining to represent the rules of 27 symptom facts and 8 diseases described by experts. The results of testing for this method are as many as 10 patient data were diagnosed to get the same result as the doctor's analysis so that the accuracy  rate  is  80%.  The  expert  system  designed  with  the  Codeigniter  Framework  can  provide  insight  by  being  able  to identify the disease suffered by patients and measure the severity of the oral and dental disease suffered.
Keywords: Teeth and Mouth, Disease severity, Knowledge, Forward Chaining, Framework Codeigniter.

## Abstrak
Gigi  dan  mulut  merupakan  bagian  dari  organ  tubuh  yang  tidak  dapat  dipisah,  dimana  gigi  berada  didalam  rongga  mulut sehinggah jika terjadi gangguan pada gigi akan berdampak terhadap mulut. Pengetahuan untuk mengenali penyakit gigi dan mulut  sejak  dini  sangat  dibutuhkan  untuk  dapat  menjaga  kesehatan  gigi  dan  mulut.Kurangnya  pengetahuan  mengenai penyakit gigi dan mulut ini nantinya berakibat kerusakan yang parah terhadap gigi dan mulut. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur  keparahan  penyakit  gigi  dan  mulut  serta  memberikan  diagnosis  terhadap  penyakit  gigi  dan  mulut  yang  diderita sehingga  nantinya  dapat  menjadi  acuan  untuk  konsultasi  ke  dokter.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Forward Chaining untuk merepresentasikan Rule atau kaidah dari 27 fakta gejala dan 8 penyakit yang dipaparkan oleh pakar. Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah sebanyak 10 data pasien yang didiagnosa mendapatkan hasil 8 sama dengan analisis dokter sehingga tingkat akurasinya sebesar 80%. Dengan demikian sistem pakar  yang dirancang dengan Framework Codeigniter ini dapat telah mampu memberikan pengertahuan dengan dapat mengidentifikasi penyakit  yang diderita pasien serta mengukur keparahan penyakit gigi dan mulut yang diderita.
Kata kunci: Gigi dan Mulut, Keparahan penyakit, Pengetahuan, Forward Chaining, Framework Codeigniter.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Kesehatan  merupakan  salah  satu  kebutuhan  dasar manusia disamping pangan, pemukiman dan pendidikan, karena hanya dalam keadaan sehat manusia dapat  hidup,  tumbuh  dan  berkarya  lebih  baik.  Banyak masyarakat  yang  kurang  memperhatikan  kesehatan, terutama  pada  kesehatan  gigi  dan  mulut  karena penyakit  gigi  dan  mulut  dapat  menyerang  siapa  saja dan  kapan  saja  [ 1 ].  Terdapat  banyak  faktor  yang menyebabkan jarangnya seseorang melakukan pemeriksaan dan konsultasi ke dokter gigi, diantaranya adalah  kurangnya  rasa  perhatian  atau  kesadaran  akan kesehatan  gigi  dan  mulut,  mahalnya  biaya  yang  harus dikeluarkan  untuk  konsultasi,  panjangnya  antrian  yang menyebabkan  pasien  kurang  betah  dalam  menunggu [ 2 ].
Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka dilakukanlah  penelitian  sehingga  diperlukan  sebuah aplikasi  sistem  pakar  untuk  melakukan  diagnosa  sejak dini  mengenai  tingkat  keparahan  penyakit  gigi  dan mulut  yang  diderita  sehingga  nantinya  didapatkan solusi penanganannya sebelum dibawa ke dokter.  Pada penelitian  ini  penulis  mencoba  membuat  aplikasi  web dengan  menggunkan  metode  Inferensi  Forward Chaining. Sistem ini dibangun menggunakan Framewoork  Codeigniter.  Sistem  pakar  adalah  sistem komputer yang didasarkan pada pengetahuan terintegrasi  dalam  sistem  informasi  dasar  yang  ada, sehingga  memiliki  kemampuan  untuk  menyelesaikan masalah  di  bidang  tertentu  secara  cerdas  dan  efektif, sebagaimana layaknya seorang pakar [ 3 ]. Sistem Pakar harus dilengkapi sebuah metode yang dapat memberikan atau  menghasilkan nilai output atas fakta-
fakta  yang  diderita  pasien.  Metode  yang  dapat digunakan  salah  satunya  metode Forward  Chaining . Forward  Chaining merupakan  salah  satu  teknik penelusuran  pengetahuan  yang  dimulai  dari  keadaan atau  fakta  untuk  kemudian  menghasilkan  sebuah kesimpulan  (conclusion)  berdasarkan  fakta  tersebut. Forward Chaining dapat pula dikatakan sebagai sebuah teknik inferense yang dimulai dari sejumlah fakta yang diketahui untuk mendapatkan jawaban atau solusi yang dicari [ 4 ].
Framework  CodeIgniter merupakan  sebuah  aplikasi terbuka  atau  open  source  yang  berfondasi  dari framework  PHP  dengan  model  MVC  atau  juga  biasa disebut  Model  View  Controller  yang  digunakan  untuk membangun suatu website dinamik dengan menggunakan  kode  PHP  [ 5 ].  Beberapa  penelitian menggunakan  metode Forward  Chaining adalah penelitian  mendiagnosa  penyakit osteoporosis dengan hasil  metode  telah  berfungsi  dengan  cukup  baik (akurat)  sehingga  dapat  digunakan  untuk  membantu mendiagnosa  penyakit  osteoporosis  yang  diderita  oleh pasien dengan persentase keberhasilan 83,3% [ 6 ].
Penelitian  lainnya  yang  menggunakan Forward Chaining yaitu untuk konsultasi prilaku siswa diamana disini  didapatkan  keberhasilan  dan  metode  berjalan baik  dengan  persentase  keberhasilan  89,60%  [ 7 ]. Sedangkan  penelitian  dalam  mendiagnosa  hama  dan penyakit pada bunga, berdasarkan hasil pengujian yang telah  dilakukan  pada  sistem  pakar  sebanyak  21 kali,akurasi  yang  didapat  sebanyak  90.48%  sesuai dengan  jawaban  yang  didapatkan  dari  pakar  [ 8 ].  Hasil pengujian sistem pakar diagnosa penyakit tanaman padi menemukan  pada  15  kasus  berbeda  dilapangan selanjutnya  membandingkan  hasil  dari  pakar  terdapat kesesuaian  sebesar  100%  terhadap  diagnosa  penyakit tanaman  padi  [ 9 ].  Pada  sistem  pakar  diagnosa  dosis obat    pada  anak  memiliki  presentase  48,8%.  Selain  itu kesesuaian  program  ini  juga  mendapatkan  prosentase yang besar juga [ 10 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa langkah-langkah dan  kerangka dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  secara  urut  sesuai  dengan kerangka pada Gambar 1 dan berikut adalah pemaparan mengenai kerangka tersebut:
2.1 Mengidentifikasi Masalah Penelitian
Pada  tahapan  ini  langkah  awal  untuk  mempersiapkan penelitian  adalah  identifikasi  masalah  serta  mencari sumber literatur.
2.2 Menganalisis Masalah Penelitian
Pada  tahapan  menganalisis  masalah  adalah  untuk memahami  masalah  yang  dipilih  ruang  lingkup  dan batasan masalahnya.
2.3 Mengumpulkan Data Penyakit Gigi dan Mulut
Pada tahap  mengumpulkan data dilakukan untuk dapat memperoleh  informasi  data-data  yang  dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Pada metode penelitian  ini  peneliti  menggunakan  beberapa  metode penelitian dalam pengumpulan data, yaitu field research dan teknik kalkulasi.
2.4 Menganalisa Dengan Metode Forward Chaining
Pada tahapan ini agar permasalahan penelitian ini dapat dianalisa  maka  digunakan  metode  Forward  Chaining, dengan  harapan  dapat  memberikan  solusi  dan penangganan terhadap penyakit gigi dan mulut.
2.5 Merancang  Sistem  Aplikasi  Dengan Framework Codeigniter
Hasil  dari  tahapan  ini  nantinya  menghasilkan  sebuah sistem  yang dapat digunakan  untuk  memproses analisa penelitian secara terkomputerisasi.
2.6 Mengimplementasikan Sistem Aplikasi
Pada  tahapan  ini  implementasi  ini  dilakukan  untuk membandingkan  hasil  yang  didapatkan  dengan  analisa secara manual dengan sistem aplikasi yang dibuat.
2.7 Hasil dan Pembahasan
Tahap  ini  akan  diuraikan  hasil  dari  pengolahan  dan pengujian data yang telah dilakukan dengan menggunakan  metode Forward  Chaining .  Hasil  dari identifikasi  tersebut  akan  dibandingkan  dengan  data- data riil yang ada untuk melihat tingkat persentase (%) keakuratannya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada hasil dan pembahasan terdapat beberapa kegiatan- kegiatan. Pembagian kegiatan tersebut diuraikan dalam tahapan-tahapan pada sub bagian  berikut.
3.1 Analisis Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data  yang  didapatkan  dari  seorang  pakar  melalui wawancara dengan pakar  yaitu drg. Wahyudi. Data ini diperoleh  secara  formal  oleh  peneliti  yaitu  dengan melakukan  kegiatan  penelitian  bersama  pakar  untuk memperoleh data.
Berikut  adalah list beberapa  data  data  identifikasi pnyakit  gigi  dan  mulut  yang  dijadikan  data  uji  coba untuk  diimplementasikan  dengan  metode Forward Chaining dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Identifikasi Penyakit Gigi Dan Mulut
Pasien Gejala Penyakit Pasien 1  Gusi yang nyeri saat disentuh.
 Nanah antara gigi dan gusi.
 Gigi goyang.
 Penumpukan plak dan karang gigi.
 Pendarahan dari gusi saat ditekan sedikit.
 Mulut berbau.

Luka yang seperti kawah (ulkus) di antara gigi dan gusi. Periodentitis
Pasien 2  Rasa tidak nyaman pada mulut.
 Nyeri saat makan atau menelan.
 Mulut berbau.
 Demam dan kelelahan.
Pulpitis
Pasien 3  Sakit kepala berkepanjangan.
 Pembengkakan di sekitar rahang.
 Nyeri saat makan atau menelan.
 Gusi merah atau bengkak.
 Pembengkakan kelenjar limfa di sekitar kepala, leher atau rahang Impaksi Gigi Pasien 4  Adanya inflamasi atau peradangan di sekitar gigi yang mengenai jaringan lunak pada gigi.
 Gusi kendur, bergeser atau lepas.
 Pendarahan dari gusi saat ditekan sedikit.
 Perubahan warna gusi.
 Mulut berbau.
 Nyeri saat makan atau menelan.
Gingivitis

## 3. 2. Analisa Sistem
Perhitungan  Sistem  Pakar  ini  menggunakan  metode Forward  Chaining yaitu  dimulai  dari  sekumpulan fakta-fakta  tentang  suatu  gejala  yang  diberikan  oleh
user  sebagai  masukan  ke  dalam  sistem.  Proses perhitungan  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Proses Metode Forward Chaining
Berdasarkan flowchart algoritma Forward Chaining pada Gambar 2, maka dapat dijelaskan alir pengerjaan sistem dengan Forward Chaining sebagai berikut:
3.2.1. Mengumpulkan Data Penyakit
Masalah  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah mengenai  jenis  penyakit  gigi  dan  mulut  yang  umum diderita  oleh  manusia.  Jenis-jenis  penyakit  gigi  dan mulut dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data Penyakit Gigi Dan Mulut
Kode Penyakit Jenis Penyakit T1 Gingivitis T2 Karies gigi T3 Trench Mouth T4 Pulpitis T5 Nekrosis Pulpa T6 Periodentitis T7 Impaksi Gigi T8 Glositis
Berdasarkan Tabel 2 terdapat 8 jenis penyakit gigi dan mulut dengan kode T1-T8.
3.2.2. Mengumpulkan Data Gejala
Penyakit  gigi  dan  mulut  ini  memiliki  27  gejala  yang menandai penyakit tersebut, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Gejala Penyakit Gigi Dan Mulut
Kode Gejala Jenis Gejala Q1 Mulut berbau. Q2 Nyeri saat makan atau menelan. Q3
Pendarahan dari gusi saat ditekan sedikit.
Q4 Perubahan warna gusi. Q5 Adanya inflamasi atau peradangan di sekitar ggigi yang mengenai jaringan lunak pada gigi. Q6 Gusi kendor, bergeser atau lepas. Q7 Gigi yang menjadi lebih sensitif. Q8 Ada  noda  coklat,  hitam  atau  putih  pada permukaan gigi. Q9 Rasa tidak nyaman pada mulut. Q10 Sakit  gigi  muncul  secara  tiba-tiba  tanpa  sebab yang jelas. Q11 Luka seperti kawah diantara gigi dan gusi. Q12 Demam dan kelelahan. Q13 Pembengkakan  kelenjar  limfa  di  sekitar  kepala, leher atau rahang. Q14 Rasa sakit yang menusuk tajam dan intens. Q15 Nyeri pada gigi berlansung beberapa jam. Q16 Nyeri tambah parah di malam hari. Q17 Nyeri  muncul  atau  bertambah  pada  saat  posisi tubuh tertentu (merunduk). Q18 Gusi nyeri saat disentuh. Q19 Ada nanah antara gigi dan gusi. Q20 Gigi goyang. Q21 Penumpukan plak dan karang gigi. Q22 Sakit kepala berkepanjangan. Q23 Pembengkakan di rahang. Q24 Gusi merah atau membengkak. Q25 Rasa sakit pada area lidah. Q26 Bengkak pada lidah. Q27 Perubahan  warna  lidah  jadi  pucat  atau  merah
terang.
Tabel  3  menjelaskan  gejala  yang  digunakan  pada penelitian  ini  sebanyak  27  gejala  dengan  pengkodean dari Q1-Q27.
3.2.3. Menentukan Rule Atau Aturan
Setelah  diketahui  data  yang  akan  diolah,  langkah selanjutnya adalah dibuat suatu hubungan antara gejala dengan  penyakit  yang  didapatkan  dari  wawancara dengan pakar yang terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Rule Atau aturan
No Rule
1 IF Q1 AND Q2 AND Q3 AND Q4 AND Q5 AND Q6 THEN
T1
2 IF Q1 AND Q2 AND Q7 AND Q8 AND Q9 AND Q10 THEN T2
3 IF Q1 AND Q2 AND Q3 AND Q4 AND Q6 AND Q9 AND Q11 AND Q12 AND Q13 THEN T3
4 IF Q1 AND Q2 AND Q9 AND Q12 THEN T4
5 IF Q14 AND Q15 AND Q16 AND Q17 THEN T5
6 IF Q1 AND Q3 AND Q11 AND Q18 AND Q19 AND Q20 AND Q21 THEN T6
7 IF Q2 AND Q13 AND Q22 AND Q23 AND Q24 THEN T7
8 IF Q24 AND Q25 AND Q26  AND 27 THEN T8

## 3.2.4. Membuat Pohon Keputusan
Untuk mengambarkan lebih jelas alur penelitian dengan menggunakan  metode Forward Chaining . Berdasarkan data  yang  telah  disusun  maka  diberikan  suatu  pohon keputusan untuk mempermudah peneliti dalam Menyusun  penelitiannya.  Pohon  keputusan  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan
3.2.5. Nilai Bobot Dari Gejala Penyakit
Nilai  bobot  gejala  yang  didapat  dari  wawancara  dari pakar, yang dapat dilihat seperti pada Tabel 7.
Tabel 5. Nilai Bobot gejala
Kode Gejala (Q) Nilai Bobot Gejala Q1 5 Q2 10 Q3 10 Q4 10 Q5 15 Q6 15 Q7 15 Q8 10 Q9 5 Q10 15 Q11 15 Q12 20 Q13 20 Q14 20 Q15 15 Q16 20 Q17 25 Q18 20 Q19 15 Q20 5 Q21 20 Q22 15 Q23 20 Q24 15 Q25 20 Q26 20 Q27 25
3.2 6. Pengujian Data
a. Pasien 1
Berdasarkan  proses  diagnosa  yang  dilakukan  oleh pasien  1,  melalui  gejala  penyakit  yang  dirasakan  yaitu Q1,  Q3,  Q11,  Q18,  Q19,  Q20,  Q21,  maka  dapat disimpulkan  hasil  konsultasinya  adalah Periodentitis. Dengan tingkat keparahan berikut:
Tingkat Keparahan
= Total Nilai bobot = Q1 + Q3 + Q11 + Q18 + Q19 + Q20 + Q21 = 5 + 10 + 15 + 20 + 15 + 5 = 70 %
Jadi tingkat keparahan penyakit Gigi dan mulut yang di derita  pasien  70  %  dengan  diagnose  penyakit  yaitu Periodentitis .
b. Pasien 2
Berdasarkan  proses  diagnosa  yang  dilakukan  oleh pasien  2,  melalui  gejala  penyakit  yang  dirasakan  yaitu Q1,  Q2,  Q9,  Q12,  maka  dapat  disimpulkan  hasil konsultasinya adalah Pulpitis. Dengan tingkat keparahan berikut:
Tingkat Keparahan = Total Nilai bobot = Q1 + Q2 + Q9 + Q12 = 5 + 10 + 5 + 20 + 15 = 55 %
Jadi tingkat keparahan penyakit Gigi dan mulut yang di derita  pasien  55  %  dengan  diagnosa  penyakit  yaitu Pulpitis .
c. Pasien 3
Berdasarkan  proses  diagnosa  yang  dilakukan  oleh pasien  3,  melalui  gejala  penyakit  yang  dirasakan  yaitu Q1,  Q2,  Q9,  Q12,  maka  dapat  disimpulkan  hasil konsultasinya  adalah Impaksi  Gigi. Dengan  tingkat keparahan berikut:
Tingkat Keparahan
= Total Nilai bobot
= Q2 + Q13 + Q22 + Q23
+ Q24
= 10 + 20 + 15 + 2
= 40 %
Jadi tingkat keparahan penyakit Gigi dan mulut yang di derita  pasien  40  %  dengan  diagnosa  penyakit  yaitu Impaksi Gigi.
d. Pasien 4
Berdasarkan  proses  diagnosa  yang  dilakukan  oleh pasien  4,  melalui  gejala  penyakit  yang  dirasakan  yaitu Q1, Q2, Q3, Q4, Q5, Q6 maka dapat disimpulkan hasil konsultasinya  adalah Gingivitis. Dengan  tingkat keparahan berikut:
Tingkat Keparahan   = Total Nilai bobot
= Q1+Q2+Q3+Q4 + Q5+Q6
= 5 + 10 + 10 + 10 + 15 +15
= 65 %
Jadi tingkat keparahan penyakit Gigi dan mulut yang di derita  pasien  65%  dengan  diagnosa  penyakit  yaitu Gingivitis .
3.2 6. Hasil
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan metode Forward  Chaining ,  dan  dengan  perhitungan tingkat  keparahan  penyakit  gigi  dan  mulut  maka diperoleh hasil ada pada Table 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Pasien Penyakit Tingkat Keparahan Pasien 1 Periodentitis 70% Pasien 2 Pulpitis 55% Pasien 3 Impaksi Gigi 40% Pasien 4 Gingivitis 65%
Hasil  dari  Sistem  Pakar  dapat  dilihat  dengan menggunakan software yang telah dibangun menggunakan Framework Codeigniter . Berikut tampilan  sistem  pakar  mengukur  tingkat  keparahan penyakit gigi dan mulut.
Gambar 4. Tampilan Halaman Utama
Gambar  4  menunjukkan  halaman  utama  untuk menampilkan semua  menu  yang bisa diakses oleh  user umum.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Konsultasi
Pada  halaman  ini  menampilkan  proses  konsultasi pasien  dengan  Sistemyang  dibuat,  yaitu  pasien
menjawab pertanyaan dengan mencentang jika jawabannya  iya  dan  kosong  jika  tidak,  jawaban berdasarkan  berdasarkan  gejala  yang  dirasakan  oleh pasien.  Setelah  pasien  melakukan  konsultasi  dengan Sistem,  maka  akan  ditampilkan  hasil  konsultasi  pasien seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Hasil Konsultasi
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  10  data pasien dengan membandingkan dengan hasil dari pakar untuk  melihat  tingkat  akurasi  hasil.  Untuk  menghitung nilai  probabilitas  hingga  mendapatkan  tingkat  akurasi Sistem  Pakar  dalam  mengukur  tingkat  keparahan penyakit  Gigi  dan  Mulut  dengan  metode Forward Chaining , maka dilakukan dengan peritungan menggunakan rumus probalilitas sebagai berikut:
Rumus Probabilitas :
=  x 100%

## Dimana:
 P:Probalilita;
 E : Event;
 X :Jumlah kejadian yang terjadi;
 N :Jumlah seluruh kejadian.
Seperti yang telah dijelakan bahwa penilaian keakuratan sistem terdiri dari 2 level, yaitu level 0 dan level  1.  Level  0  diberikan  jika  hasil  diagnosa  sistem tidak  sama  dengan  hasil  diagnosa  pakar  dan  level  1 diberikan  jika  diagnosa  sistem  sama  dengan  hasil diagnosa  pakar.  Maka  pada  kasus  penelitian  ini  dapat dihitung  probabilitasnya  diperoleh  hasil  sebagai berikut:
(Akurat)
=    x 100%
=   9/10 x 100%
= 90 %
(Tidak akurat) =   x 100%
=  1/10 x 100%
=90%
Dari hasil probabilitas maka nilai akurasi sistem dengan hasil  keputusan  pakar  mencapai  90%  dalam  analisis penyakit  Gigi  dan  Mulut  dengan  metode Forward Chainging . Hasil terhadap penelitian ini adalah analisis penyakait  Gigi  dan  Mulut,  solusi  dan  pencegahan penyakit  Gigi  dan  Mulut.  Setelah  dilakukan  pengujian dan  perhitungan  tingkat  akurasi  sistem,  maka didapatkan  tingkat  akurasi  yang  baik  dari  hasil perhitungan  sistem  dengan  keputusan  pakar  sebesar 9 0%  dari  10  data  pengujian.  Berdasarkan  tingkat akurasi  dari  hasil  identifikasi  terhadap  sistem,  maka penelitian ini sangat tepat dalam analisis penyakit Gigi dan Mulut .

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini dapat  mengidentifikasi penyakit  gigi dan mulut  serta  dapat  menentukan  tingkat  keparahan penyakit gigi dan mulut yang diderita pasien. Sehingga penelitian ini dapat menjadi rujukan dalam mengidentifikasi  penyakit  gigi  dan  mulut    serta memberikan  pengetahuan  kepada  pasien  tentang perawatan kesihatan gigi dan mulut.

## Daftar Rujukan
[1] Rifqo,  M.  H.,  Prabowo,  D.  A.,  &  Haura,  M.  (2019). Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Dempster-Shafer Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  dan  Mulut. Jurnal Informatika Upgris, 5 (2), 150-156. DOI: http://dx.doi.org/10.26877/jiu.v5i2.4225 .
[2] Syawitri,  A.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2018).  Diagnosis Penyakit  Gigi  dan  Mulut  dengan  Metode  Forward  Chaining. Jurnal  Sains,  Teknologi,  &  Industri,  16 (1),  24-29.  DOI: https://doi.org/10.24014/sitekin.v16i1.6733 .
[3] Pranata,  F.  S.,  Na’am,  J.,  &  Sumijan.  (2019).  Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Jamur  pada  Manusia  Menggunakan  Input
Suara  Berbasis  Android. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi), 3 (3), 435-442.
DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1187 .
[4] Husin,  A.,  Usman,  U.,  &  Faren,  M.  P.  (2019). Sistem  Pakar Pendeteksi  Penyakit  Berdasarkan  Keluhan  Buang  Air  Kecil Menggunakan Metode Forward Chaining . Jurnal Ipteks Terapan,
12 (4), 277-285.
[5] Rahman,  F.,  &  Ratna,  S.  (2018).  Perancangan    E-learning Berbasis  Web    Menggunakan  Framework  Codeigniter.
Technologia: Jurnal Ilmiah, 9 (2), 95. DOI: http://doi.org/10.31602/tji.v9i2.1370 .
[6] Sari,  M.  P.,  &  Realize,  R.  (2019).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Osteoporosis  Pada  Lansia  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  Berbasis  Web. Jurnal  Ilmiah  Informatika,
7 (1). DOI: https://doi.org/10.33884/jif.v7i01.906 .
[7] Harjanto,  A.,  Karnila,  S.,  &  Nugraha,  F.  (2018). Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar Untuk Konsultasi  Perilaku Siswa di  Sekolah  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 9 (2), 817-824. DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v9i2.2367  .
[8] Afandi,  H.,  &  Sulistyo,  D.  A.  (2019).  Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa Hama dan Penyakit Pada Bunga Krisan Menggunakan Forward  Chaining. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu
Komputer Asia, 13 (2), 101-114. DOI:
https://doi.org/10.32815/jitika.v13i2.409 .
[9] Tobing, D. M. L., Pawan, E., Neno, F. E., & Kusrini, K. (2019). Sistem  Pakar  Mendeteksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Padi Menggunakan Metode Forward Chaining. Sisfotenika, 9(2), 126- 137 . DOI: http://dx.doi.org/10.30700/jst.v9i2.440 .
[10] Mawaddah,  U.,  &  Fauzi,  M.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Dosis  Obat  Pada  Anak Menggunakan Metode Forward Chaining (Studi Kasus Di Klinik Dokter  Umum  Karanggayam-Srengat). Antivirus:  Jurnal  Ilmiah Teknik Informatika, 12 (1). DOI:
https://doi.org/10.35457/antivirus.v12i1.440 .